基于网格和密度的数据流聚类算法研究

摘要	第1-6页
Abstract	第6-10页
第1章 绪论	第10-17页
·引言	第10-13页
·聚类分析研究的背景和意义	第10-12页
·数据流的聚类分析	第12-13页
·国内外研究现状	第13-15页
·论文研究的主要内容和论文结构	第15-17页
第2章 数据挖掘中的聚类分析	第17-33页
·数据流挖掘的支撑技术	第17-21页
·基于数据的相关技术	第17-18页
·基于任务的相关技术	第18-21页
·数据流挖掘的概念与模型	第21-22页
·数据流的概念	第21-22页
·数据流挖掘模型	第22页
·数据流聚类分析	第22-32页
·聚类分析的步骤	第23页
·聚类分析的挑战和要求	第23-25页
·传统的聚类分析	第25-26页
·基于网格的聚类分析	第26-29页
·数据流聚类分析的发展	第29-32页
·本章小结	第32-33页
第3章 基于网格和密度的数据流聚类算法	第33-50页
·PGB 算法的基本思想	第33-34页
·网格和最小生成树的相关概念	第34-40页
·网格的基本概念及定义	第34-39页
·最小生成树的基本概念	第39-40页
·基于网格的校正算法	第40-42页
·PGB 算法描述	第40-42页
·在线处理过程	第42-44页
·在线处理过程描述	第43-44页
·离线聚类过程	第44-48页
·网格拆分技术	第45-46页
·离线聚类过程描述	第46-48页
·算法分析	第48页
·本章小结	第48-50页
第4章 实验分析	第50-58页
·实验环境与数据集	第50页
·聚类质量分析	第50-56页
·聚类正确率的比较	第50-54页
·聚类精度的对比	第54-56页
·执行效率的比较	第56-57页
·本章小结	第57-58页
结论	第58-59页
参考文献	第59-63页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果	第63-64页
致谢	第64页